网络流量攻击检测UNSW-NB15数据集NetworkTrafficAttackDetectionDataset-saba898
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 流量分析, 入侵检测, 机器学习, 攻击检测, 数据集, 特征工程, 恶意流量
数据概述：
该数据集包含来自UNSW-NB15数据集的网络流量数据，记录了各种网络攻击和正常网络行为的流量特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但可推断为一段时间内的网络流量快照。
地理范围：数据来源于网络安全研究环境，未限定特定地理位置，涵盖了多种网络环境下的流量特征。
数据维度：数据集包含多个特征，如源IP地址（srcip）、源端口（sport）、目标IP地址（dstip）、目标端口（dsport）、协议（proto）、状态（state）、持续时间（dur）、发送字节数（sbytes）、接收字节数（dbytes）、TTL（存活时间，sttl, dttl）、丢包数（sloss, dloss）、服务类型（service）、负载（Sload, Dload）、数据包数量（Spkts, Dpkts）、窗口大小（swin, dwin）、TCP相关参数（stcpb, dtcpb）、平均包大小（smeansz, dmeansz）、传输深度（trans_depth）、响应体长度（res_bdy_len）、抖动（Sjit, Djit）、时间戳（Stime, Ltime）、包间隔时间（Sintpkt, Dintpkt）、TCP往返时间（tcprtt）、SYN/ACK相关时间（synack, ackdat）、IP/端口相关特征（is_sm_ips_ports）、连接状态生存时间（ct_state_ttl）、HTTP方法（ct_flw_http_mthd）、FTP登录尝试（is_ftp_login）、FTP命令数量（ct_ftp_cmd）、源/目标服务相关特征（ct_srv_src, ct_srv_dst）、最近时间窗口内目标IP地址连接数（ct_dst_ltm）、最近时间窗口内源IP地址连接数（ct_src_ltm）、源端口连接数（ct_src_dport_ltm）、目标端口连接数（ct_dst_sport_ltm）、源/目标IP组合连接数（ct_dst_src_ltm）、攻击类型（attack_cat）和标签（Label）。
数据格式：CSV格式，文件名为UNSW-NB15_final.csv，便于数据分析和建模。
该数据集主要用于网络流量分析、入侵检测系统（IDS）开发以及恶意流量识别的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于网络安全、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如流量特征分析、攻击类型识别、异常检测算法研究等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建和评估入侵检测系统（IDS）、异常行为分析系统（ABAS）和安全信息与事件管理（SIEM）系统。
决策支持：支持安全策略制定和网络安全风险评估，帮助企业和组织提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习和数据科学课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解网络流量特征和攻击模式。
此数据集特别适合用于探索网络流量的异常模式，构建攻击检测模型，提高网络安全防护水平。
